Was ist NLU: Ein Leitfaden zum Verständnis der Verarbeitung natürlicher Sprache

Haben Sie jemals mit einem virtuellen Assistenten wie Siri oder Alexa gesprochen und sich gewundert, wie sie zu verstehen scheinen, was Sie sagen? Oder haben Sie einen Chatbot genutzt, um einen Flug zu buchen oder Essen zu bestellen, und waren erstaunt, dass die Maschine genau weiß, was Sie wollen? Diese Erfahrungen basieren auf einer Technologie namens Pure Language Understanding, kurz NLU.

Mit dem Aufkommen von Chatbots, virtuellen Assistenten und Sprachassistenten ist die Notwendigkeit, dass Maschinen natürliche Sprache verstehen, immer wichtiger geworden. Und hier kommt Pure Language Understanding (NLU) ins Spiel. In diesem Artikel befassen wir uns eingehender mit dem Verstehen natürlicher Sprache und erkunden einige seiner aufregenden Möglichkeiten.

Was ist Pure Language Understanding (NLU)?

Pure Language Understanding (NLU) ist ein Teilgebiet von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), das sich mit dem Computerverständnis menschlicher Sprache befasst. Dabei geht es um die Verarbeitung der menschlichen Sprache, um daraus relevante Bedeutungen zu extrahieren. Diese Bedeutung könnte in Kind einer Absicht, benannter Entitäten oder anderer Aspekte der menschlichen Sprache vorliegen.

NLP zielt darauf ab, den geschriebenen Inhalt eines Textes zu untersuchen und zu verstehen, während NLU die Fähigkeit ermöglicht, sich mit einem Laptop in natürlicher Sprache zu unterhalten.

Wie funktioniert Pure Language Understanding (NLU)?

NLU verarbeitet große Datensätze menschlicher Sprache mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens (ML). Diese Modelle werden anhand relevanter Trainingsdaten trainiert, die ihnen helfen, Muster in der menschlichen Sprache zu erkennen.

Die für NLU-Modelle verwendeten Trainingsdaten umfassen typischerweise gekennzeichnete Beispiele menschlicher Sprachen, wie z. B. Kundensupport-Tickets, Chat-Protokolle oder andere Formen von Textdaten.

Der erste Schritt in NLU besteht darin, die Textdaten vorzuverarbeiten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Dazu können Aufgaben wie die Tokenisierung gehören, bei der der Textual content in einzelne Wörter oder Phrasen zerlegt wird, oder das Tagging von Wortarten, bei dem jedes Wort mit seiner grammatikalischen Rolle gekennzeichnet wird.

Nach der Vorverarbeitung verwenden NLU-Modelle verschiedene ML-Techniken, um Bedeutung aus dem Textual content zu extrahieren. Ein gängiger Ansatz ist die Absichtserkennung, bei der der Zweck oder das Ziel eines bestimmten Textes identifiziert wird. Beispielsweise könnte ein NLU-Modell erkennen, dass es sich bei der Nachricht eines Benutzers um eine Anfrage zu einem Produkt oder einer Dienstleistung handelt.

Schauen wir uns ein Beispiel für NLU in Aktion genauer an.

Stellen Sie sich vor, Sie fragen Siri nach dem Weg zu einem nahegelegenen Café. Sie könnten sagen: „Hey Siri, wo ist das nächste Café?“

Ohne NLU würde Siri Ihre Worte mit vorprogrammierten Antworten abgleichen und möglicherweise den Weg zu einem Café weisen, das nicht mehr in Betrieb ist. Aber mit NLU kann Siri die Absicht hinter Ihren Worten verstehen und dieses Verständnis nutzen, um eine relevante und genaue Antwort zu geben. In diesem Artikel werden wir uns eingehender mit der Funktionsweise dieser Technologie befassen und einige ihrer aufregenden Möglichkeiten erkunden.

Anwendungen zum Verstehen natürlicher Sprache

1. IVR und Nachrichtenrouting

   
   Interactive Voice Response (IVR)-Systeme sind automatisierte Telefonsysteme, die über vorab aufgezeichnete Sprachansagen und Menüs mit Kunden interagieren. IVR-Systeme nutzen NLU, um gesprochene Antworten zu erkennen und Anrufer an die entsprechende Abteilung oder den entsprechenden Agenten weiterzuleiten.

   NLU hilft IVR-Systemen auch dabei, Eingaben in natürlicher Sprache zu verstehen, sodass Kunden ihre Fragen sprechen können, anstatt durch Menüs zu navigieren.

2. Kundensupport

   
   NLU hat das Kundensupport-Erlebnis verändert und es schneller und effizienter gemacht. Chatbots und virtuelle Assistenten können viele Kundenanfragen bearbeiten und rund um die Uhr sofortige Antworten geben.

   Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen können Chatbots Kundenanfragen verstehen und relevante Antworten geben. Diese Technologie ermöglicht es Chatbots auch, aus Kundeninteraktionen zu lernen und so ihre Antworten zu verbessern.

3. Maschinelle Übersetzung

   
   NLU spielt eine entscheidende Rolle bei der maschinellen Übersetzung (einem Zweig der KI), bei der Texte mithilfe von Computern von einer Sprache in eine andere übersetzt werden.

   NLU hat die maschinelle Übersetzung revolutioniert, indem es die Entwicklung neuronaler maschineller Übersetzungsmodelle (NMT) ermöglicht hat.

   NLU ist in NMT-Modellen von wesentlicher Bedeutung, da es dazu beiträgt, die Qualität maschineller Übersetzungen zu verbessern. Es verbessert die Fähigkeit des Modells, die Bedeutung und Absicht hinter dem Quelltext zu verstehen.

   Wenn ein Benutzer beispielsweise ein automatisches Sprachtool wie ein Wörterbuch zum Übersetzen von Informationen verwendet, werden die Wörter einfach eins zu eins ersetzt. Bei der maschinellen Übersetzung hingegen untersucht das System die Wörter in ihrem richtigen Kontext und erleichtert so die Erstellung einer präziseren Übersetzung.